00:00:03 Evoluzione delle interfacce utente del software di gestione della catena di approvvigionamento.
00:00:44 Futuro limitato delle interfacce 3D nel software aziendale.
00:02:19 Confronto tra le interfacce future e il software anti-spam silenzioso.
00:04:02 Bilanciare la produttività e l’coinvolgimento dei dipendenti nell’uso del software.
00:05:48 Futuro delle interfacce della catena di approvvigionamento e vantaggi dell’automazione.
00:08:00 Fiducia nelle previsioni dell’IA e ruoli delle metriche.
00:08:18 Prospettive: Utente finale e azienda di software.
00:10:57 Entropia incrociata nell’apprendimento automatico.
00:12:13 Metriche complesse, vantaggi della focalizzazione sugli outlier.
00:13:45 Sistemi automatizzati di catena di approvvigionamento e le loro sfide.
00:16:02 Concetto di IDE nella modellazione della catena di approvvigionamento.
00:16:38 Importanza del “corretto per progettazione”, costo di prova/errore.
00:17:41 Immaginare: Linguaggio di programmazione per la modellazione della catena di approvvigionamento.
00:18:00 Funzionalità di Immaginare: Completamento automatico, analisi statica del codice.
00:19:06 Programmazione rispetto a visualizzazioni.
Riassunto
Nell’intervista odierna, Kieran Chandler e Joannes Vermorel discutono della progressione dell’esperienza utente nel software di gestione della catena di approvvigionamento. Vermorel spiega perché le interfacce 3D non verranno introdotte, citando l’anatomia umana e le limitazioni pratiche. Suggerisce che il futuro dovrebbe concentrarsi sulla praticità e l’invisibilità, tracciando parallelismi con il software anti-spam. Chandler mette in dubbio l’affidabilità del software che richiede una minima interazione, ma Vermorel sottolinea l’importanza dell’efficienza e della semplicità. Criticano l’eccessiva interattività presente nel software, proponendo l’automazione end-to-end nella previsione. Vermorel sottolinea la rilevanza della rilevazione degli outlier e della coerenza nei motori di previsione. Discute la natura intricata delle metriche di previsione e l’importanza del “corretto per progettazione”. Per migliorare la produttività nella gestione della catena di approvvigionamento, Vermorel immagina l’uso di smart widget.
Riassunto Esteso
Kieran Chandler, il conduttore, e Joannes Vermorel, il fondatore di Lokad, si impegnano in un dialogo sull’evoluzione dell’esperienza utente, in particolare sulle interfacce utente nel software di gestione della catena di approvvigionamento. Chandler introduce l’argomento menzionando che a meno che non si sia un ingegnere del software, l’interfaccia utente è il componente principale del software con cui si interagisce. Fa riferimento alla popolare rappresentazione hollywoodiana delle future interfacce utente, come nel film Minority Report in cui Tom Cruise interagisce con un ambiente 3D. Tuttavia, il fatto che questa visione del 2002 non si sia materializzata spinge Chandler a interrogare Vermorel sul futuro delle interfacce utente.
In risposta, Vermorel chiarisce che le interfacce utente 3D non verranno introdotte né in Lokad né in qualsiasi altro ambiente software aziendale nel prossimo futuro. Secondo lui, la ragione non è una limitazione tecnologica, ma l’anatomia umana. Sostiene che gli esseri umani percepiscono prevalentemente le interfacce in due dimensioni. Nonostante gli esseri umani abbiano due occhi e siano in grado di percepire la profondità, Vermorel sostiene che una terza dimensione non aggiunga un valore sostanziale alla comprensione del mondo. Sottolinea anche le impraticabilità fisiche dell’interazione 3D, evidenziando quanto sarebbe stancante imitare le azioni di Tom Cruise in Minority Report per un lungo periodo. Vermorel cita l’esempio dei mouse 3D che, nonostante siano stati inventati circa 40 anni fa, non sono riusciti a ottenere successo a causa dello sforzo fisico richiesto per utilizzarli.
Inoltre, suggerisce che il futuro delle interfacce utente probabilmente contraddice ciò che la maggior parte delle persone si aspetta, concentrandosi più sulla praticità che sullo spettacolo. Vermorel usa il software anti-spam come metafora. Valuta questo software per la sua operazione silenziosa e diligente, rimuovendo lo spam dalle caselle di posta senza che gli utenti se ne accorgano nemmeno. Vede questo come un modello per il futuro delle interfacce utente, con software di apprendimento automatico discreto e quasi invisibile che riduce il carico e le interruzioni degli utenti.
Tuttavia, Chandler mette in discussione questo approccio dal punto di vista delle aziende, chiedendo come le aziende possano fidarsi del software con cui i loro dipendenti interagiscono raramente. Vermorel riconosce il dilemma, ma ricorda che le aziende pagano per il tempo dei loro dipendenti e il tempo trascorso nell’interazione con il software è in definitiva una spesa. Sostiene che un’interfaccia utente che imita i social network potrebbe essere piacevole e interattiva, ma potrebbe anche portare a più interruzioni e meno produttività. Pertanto, Vermorel suggerisce che il futuro delle interfacce utente dovrebbe favorire l’efficienza, la semplicità e il minimalismo.
La conversazione inizia con una critica alla pratica diffusa di fornire ai dipendenti software interattivi, suggerendo che ciò possa essere controproducente. Vermorel sostiene che sebbene le pause per il caffè e il brainstorming con i colleghi siano cruciali per un ambiente di lavoro equilibrato, troppo di questo può essere problematico e le aziende devono fidarsi dei loro dipendenti per svolgere un vero lavoro. Secondo Vermorel, il software che richiede un’interazione costante può interrompere la produttività, soprattutto nel contesto della gestione della supply chain, dove l’interazione continua con le applicazioni software potrebbe non portare a risultati produttivi.
Vermorel poi affronta la natura delle interfacce software della supply chain, che tendono ad essere rigide e noiose. Nelle tendenze attuali, gli sviluppatori di software si sforzano di renderle più coinvolgenti attraverso funzionalità interattive e collaborative. Tuttavia, questo approccio, sostiene Vermorel, spesso porta a sprechi di tempo poiché i dipendenti potrebbero finire per dedicare intere giornate a perfezionare le previsioni per centinaia o migliaia di prodotti. Ciò riduce significativamente la produttività e, nonostante l’apparente interattività e coinvolgimento, potrebbe non migliorare l’output di un’azienda.
Propone un punto di vista alternativo in cui l’automazione end-to-end è vista come l’obiettivo desiderato, piuttosto che la previsione interattiva. Ciò suggerisce che la previsione nella gestione della supply chain dovrebbe essere completamente automatizzata, consentendo alle persone di contribuire in modo più produttivo alla soluzione anziché rimanere bloccate in compiti ripetitivi.
Chandler chiede quindi come le aziende possano fidarsi di un sistema completamente automatizzato. Vermorel risponde suggerendo che le aziende dovrebbero concentrarsi sull’individuare e gestire gli elementi anomali, anziché essere eccessivamente concentrati sui dettagli delle metriche del software di previsione. Dal punto di vista di un’azienda, l’aspetto critico è cercare comportamenti aberranti nelle previsioni, proprio come controllare le email classificate erroneamente in un filtro antispam.
Dal punto di vista dell’azienda di software, Vermorel spiega che l’attenzione dovrebbe essere concentrata sull’aumento della coerenza del motore di previsione su più set di dati provenienti da diverse aziende e periodi. Il back-testing viene anche evidenziato come un metodo prezioso per perfezionare il processo di previsione.
Vermorel inizia discutendo della complessità delle metriche di previsione, che, secondo lui, costituiscono il cuore del loro software di gestione della supply chain, rappresentando circa il 50% della sua complessità. Il software comprende centinaia di queste metriche. Tuttavia, Vermorel spiega che rivelare l’intera portata di queste metriche agli utenti potrebbe causare confusione anziché chiarezza a causa del loro volume e complessità. Pertanto, consiglia agli utenti di concentrarsi maggiormente sulle decisioni di output generate dal sistema, in particolare sugli elementi anomali, che sono le decisioni che sembrano ovviamente sbagliate. Questi elementi anomali richiedono attenzione immediata in quanto sono i più probabili ad essere costosi dal punto di vista della supply chain.
La conversazione passa poi al futuro del software e alla possibilità che possa funzionare in modalità “pilota automatico completo”, simile al software anti-spam. Vermorel afferma che le supply chain sono intrinsecamente più complesse dei filtri antispam, comprendendo vari componenti umani, macchine e software. Pertanto, è improbabile che una soluzione software automatizzata di taglia unica sia efficace. Crede che l’automazione della gestione della supply chain complessa potrebbe essere possibile quando l’intelligenza artificiale raggiunge o supera il livello dell’intelligenza umana, ma ammette che una situazione del genere è ancora lontana.
In questo contesto, Vermorel rivela che il processo è “non-Hollywoodiano”, alludendo alla sua mancanza di glamour. La creazione del codice è cruciale nella gestione della supply chain. Tuttavia, è importante raggiungere la “correttezza tramite il design” perché la prova ed errore può essere costosa in questo campo. Vermorel propone un ambiente di programmazione che favorisce la correttezza tramite il design e condivide che Lokad ha sviluppato un linguaggio di programmazione specifico del dominio chiamato Envision, che include funzionalità progettate per raggiungere la correttezza tramite il design attraverso l’analisi statica del codice.
Vermorel immagina che il futuro delle interfacce utente coinvolga la creazione di widget intelligenti per aumentare la produttività ed efficienza degli scienziati della supply chain, che sono risorse scarse ed costose. Confronta questa visione con le interfacce utente in stile Hollywood a tre dimensioni che danno priorità all’aspetto visivo e all’apparenza rispetto all’usabilità pratica e alla funzionalità.
Trascrizione completa
Kieran Chandler: Nell’episodio di oggi, parleremo dell’evoluzione dell’esperienza utente e, in particolare, di come le interfacce utente siano cambiate per quanto riguarda il software della supply chain. A meno che tu non sia un ingegnere del software, è probabile che l’interfaccia utente sia l’unico elemento del software con cui ti trovi a che fare. Molte volte, quando alle persone viene chiesto del futuro delle interfacce utente, si fanno riferimento a film come Minority Report, in cui si vede Tom Cruise gesticolare in un ambiente tridimensionale piuttosto cool. Tuttavia, questo film è stato rilasciato nel 2002 e sembra che non siamo più vicini a raggiungere quella visione. Quindi, Joannes, l’ultima volta che ho controllato, Lokad è ancora un ambiente bidimensionale. Quando tutto questo inizierà a cambiare?
Joannes Vermorel: Sia chiaro su una cosa: le interfacce utente tridimensionali non arriveranno presto né in Lokad, né in qualsiasi altro ambiente software aziendale. La ragione principale non ha nulla a che fare con la tecnologia, è una questione puramente di anatomia umana. La tua percezione delle interfacce utente è principalmente bidimensionale. Sì, hai due occhi e puoi vedere una certa profondità, ma è principalmente una percezione bidimensionale. Una terza dimensione non aggiunge molto alla comprensione del mondo. Quando si tratta di replicare ciò che fa Tom Cruise in Minority Report, stare con le braccia alzate per dieci minuti è troppo stancante. Ecco perché i mouse 3D, inventati circa 40 anni fa, non hanno mai avuto successo. Devi essere un atleta per usarlo. Il futuro delle interfacce utente è praticamente l’opposto di ciò che le persone si aspettano.
Kieran Chandler: Se stai per distruggere i miei sogni su come saranno queste future interfacce utente, forse potresti condividere la tua visione di come saranno effettivamente queste interfacce utente in futuro. Forse hai un esempio che potresti condividere con noi qui?
Joannes Vermorel: La cosa interessante del futuro è che è già qui, semplicemente non è distribuito in modo uniforme. Se vuoi dare un’occhiata al futuro, dovresti guardare il software anti-spam. Questo tipo di software filtra tutte quelle interessanti proposte provenienti da paesi strani che non hai mai visitato e che ti offrono sogni per arricchirti. La cosa interessante è come questo software lo faccia in modo silenzioso e diligente. Se è molto buono, nemmeno ti accorgi che è lì. Un ottimo software anti-spam è il tipo di cosa che fa il suo lavoro per te in modo che la tua casella di posta rimanga pulita, ma a malapena ti accorgi che esiste. Questo è il futuro della maggior parte del software basato sull’apprendimento automatico. Sarà qualcosa di ambientale e quasi invisibile. È probabilmente l’opposto dell’interfaccia utente tridimensionale molto cool che puoi vedere nei film di Hollywood perché non c’è nulla da vedere, quindi non è molto visuale.
Kieran Chandler: Certamente mi piace l’idea di un anti-spam, sarebbe sicuramente un grande passo avanti per ridurre il tempo sprecato nella lettura di quelle proposte di affari davvero interessanti da principi e principesse nigeriani. Ma questa è davvero la mia prospettiva di utente finale. E le aziende? Come possono fidarsi di questo software se non interagiscono mai veramente con esso?
Joannes Vermorel: È un dilemma interessante. Come azienda, devi pagare i tuoi dipendenti e quindi ogni volta che passano del tempo a fare qualcosa, alla fine lo paghi tu. Quindi cosa vuoi per il tuo software, per il software che i tuoi dipendenti utilizzano? Potresti cercare qualcosa di simile a Facebook: è sociale, interattivo e piace molto alle persone, ma è anche pieno di interruzioni. Quindi, è molto divertente perché se implementi qualcosa che assomiglia molto a un social network, le persone lo apprezzeranno molto.
Kieran Chandler: Se pagassi le persone per passare ancora più tempo davanti alla macchina del caffè, ti aspetteresti alcune pause durante la giornata per rilassarsi, riorganizzarsi e fare brainstorming con i colleghi. Ma se questo è costante, come si fa a lavorare? Le aziende pagano i dipendenti per fare un lavoro reale. Quindi, possono fidarsi di un software che richiede un’interazione costante da parte dei dipendenti? Perché, per me, sembra l’opposto della produttività.
Joannes Vermorel: Infatti, c’è un po’ di dilemma qui per l’azienda. Non dovrebbero fidarsi troppo di un software che richiede un’interazione costante. È controproducente. Ora vediamo questo da una prospettiva di supply chain. Molti di questi software non erano interessanti fin dall’inizio, soprattutto per quanto riguarda il software di previsione della domanda. Le interfacce utente per il software di supply chain possono essere abbastanza noiose e, sebbene ci sia una tendenza a renderle più coinvolgenti con previsioni collaborative, non è così efficace come sembra.
Kieran Chandler: Puoi approfondire questo concetto? Cosa possiamo aspettarci da queste interfacce utente in futuro?
Joannes Vermorel: Anche se rendere la previsione della domanda più interattiva e collaborativa sembra allettante, diventa un enorme freno alla produttività. Immagina di avere centinaia o migliaia di prodotti e che tutti in azienda passino l’intera giornata a guardare curve, serie temporali e a modificarle. Anche se sembra interattivo e sociale, non migliorerà le prestazioni della tua azienda. Per qualsiasi azienda di qualsiasi dimensione, l’obiettivo dovrebbe essere l’automazione end-to-end senza casi limite nella previsione, non la previsione collaborativa.
Kieran Chandler: Stai dicendo che le persone non saranno effettivamente incluse in queste previsioni?
Joannes Vermorel: Esattamente. Vogliamo raggiungere l’automazione end-to-end e rimuovere tutti i freni alla produttività. Se le persone devono fare qualcosa, dovrebbe essere qualcosa che contribuisce alla soluzione, non compiti ripetitivi.
Kieran Chandler: Ma come possiamo fidarci dei risultati se le persone non sono incluse in queste previsioni? Avremmo comunque bisogno di alcune metriche per valutare il software e qualcuno che controlli queste metriche. Come funzionerebbe questo in pratica?
Joannes Vermorel: È una buona domanda. Abbiamo due prospettive qui: la prospettiva dell’utente finale e la prospettiva dello sviluppatore di software o dell’azienda che scrive il codice. Dal punto di vista dell’utente finale, si desidera individuare gli outlier o i comportamenti aberranti. Proprio come per il tuo anti-spam, non si compilano statistiche su quanti messaggi di posta elettronica vengono filtrati correttamente o erroneamente. Ogni tanto si controlla la cartella dello spam per eventuali messaggi classificati erroneamente. Allo stesso modo, nella previsione della domanda, si cercano gli outlier, le previsioni che sono eccessivamente grandi o troppo piccole. Questi sono quelli su cui devi prestare attenzione.
Kieran Chandler: Non è necessario compilare statistiche, si desidera solo eliminare tutti gli outlier. Ora, dal punto di vista di un’azienda di software, quando si desidera migliorare una previsione, non si vuole prendere l’insieme di dati di un’azienda in un determinato momento e vedere come si può migliorare una metrica. Invece, si desidera raccogliere tutti i dati che si hanno a disposizione. Ad esempio, abbiamo aiutato oltre 100 aziende a ottimizzare le loro supply chain, quindi abbiamo ben oltre 100 set di dati da ottimizzare. Si desidera assicurarsi che il motore di previsione sia coerente e migliori costantemente su questa massa di dati, non solo su uno. Inoltre, non si desiderano solo i massicci set di dati, si desidera eseguire un test completo all’indietro, tornando indietro nel tempo di una settimana, due settimane e così via. È così che si affronta questo gioco di ottimizzazione del processo di previsione mondiale.
Joannes Vermorel: È corretto. Tuttavia, anche se potessimo condividere queste metriche con le aziende, non sono certo che ciò le aiuterebbe molto a fidarsi di più del software. Il problema è che le metriche più rilevanti al giorno d’oggi, come l’entropia incrociata utilizzata nel deep learning (e che viene utilizzata da più di un decennio per l’anti-spam), sono piuttosto complesse. Queste metriche si applicano alle previsioni probabilistiche e sono nettamente superiori alle metriche classiche come l’errore assoluto medio o l’errore percentuale assoluto medio, che sono disfunzionali eppure ancora la pratica standard nelle supply chain.
La sfida che affrontiamo è duplice. In primo luogo, dobbiamo comunicare numeri che sono molto estranei alla maggior parte delle aziende. In secondo luogo, quando si desidera costruire un motore di previsione come abbiamo fatto noi in Lokad, le metriche costituiscono circa il 50% dello sforzo tecnologico. Non sono solo un piccolo elemento alla fine del lavoro di progettazione di un motore di previsione; le metriche sono al centro stesso e rappresentano letteralmente il 50 percento della complessità.
Ciò significa che non abbiamo solo poche metriche, ne abbiamo letteralmente centinaia. Nella pratica, non è molto utile condividere questa ricchezza di metriche perché ci vorrebbe letteralmente un libro per spiegare cosa significano tutti quei numeri. Alla fine, genera ancora più confusione che essere d’aiuto. Ecco perché di solito suggeriamo che invece di cercare di capire tutte quelle metriche, le aziende dovrebbero concentrarsi sugli outlier.
Non cercare di invertire l’ingegnerizzazione delle metriche nel software; è molto complicato e non necessariamente utile. Invece, concentrati sulle decisioni che vengono generate come output finale del sistema e focalizzati sugli outlier, le decisioni che sono ovviamente sbagliate. Sono quelli che hanno bisogno della tua attenzione più immediata perché sono quelli che ti costeranno molto dal punto di vista della supply chain.
Kieran Chandler: Continuiamo a menzionare questo termine “anti-spam”. Se il futuro del software sarà come l’anti-spam, la difficoltà risiede nel fatto che le supply chain sono intrinsecamente molto più complesse che filtrare un po’ di spam. Questo funzionerebbe effettivamente nella pratica? Possiamo effettivamente avere supply chain che funzionano in pieno pilota automatico?
Joannes Vermorel: Sì e no. Infatti, una supply chain è un sistema molto complesso con molte persone, macchine e software coinvolti. Quindi, non c’è speranza che un pezzo di software con impostazioni predefinite possa fare tutto. L’anti-spam funziona silenziosamente senza bisogno di impostarlo perché tutte le caselle di posta elettronica sono praticamente uguali, quindi è possibile avere una configurazione automatica anche per l’anti-spam. Tuttavia, quando si tratta di ottimizzare una supply chain per una determinata azienda, è necessario comprendere la strategia dell’azienda, gli incentivi finanziari, i punti di dolore del cliente e una serie di altre cose. Questi aspetti non possono essere scoperti dal software stesso. Forse tra un secolo, quando avremo un’intelligenza artificiale di livello umano, ciò potrebbe essere possibile.
Kieran Chandler: Intelligenza artificiale, qualcosa di intelligente come un essere umano molto intelligente o forse ancora più intelligente, potrebbe avere un’impostazione completamente automatizzata per supply chain complesse. Tuttavia, al momento siamo abbastanza lontani da uno scenario del genere. Ecco perché in Lokad abbiamo questi scienziati delle supply chain. Il lavoro dello scienziato delle supply chain è modellare la supply chain di un’azienda in modo accurato ed efficiente. Questo pone una sfida in termini di interfaccia utente, perché per fare ciò in modo efficace, è quasi come avere un ambiente di sviluppo integrato. È corretto?
Joannes Vermorel: Assolutamente, è una situazione complessa e non ha quel glamour di Hollywood di cui abbiamo parlato in precedenza. La realtà è che scrivere codice è un’arte. Con buoni strumenti, puoi farlo più velocemente e meglio. La correttezza per design è molto importante nella supply chain. La prova ed errore può essere teoricamente allettante, ma nel mondo reale della supply chain è estremamente costoso. Non vuoi fare migliaia di errori nell’acquisto solo per ottenere alla fine il risultato giusto. Ciò costerebbe milioni. Ecco perché hai bisogno di un ambiente di programmazione che aiuti a raggiungere questa correttezza per design.
Kieran Chandler: Quindi, non è così affascinante come sembra, ma c’è di più che scrivere solo codice, giusto?
Joannes Vermorel: Esattamente, non è come a Hollywood. È come scrivere codice. Non stiamo cercando di risolvere un problema di programmazione generale. Vogliamo solo risolvere il problema della modellazione quantitativa delle supply chain. Ecco perché abbiamo il nostro linguaggio di programmazione specifico del dominio chiamato Envision. Envision ha funzionalità progettate per offrire un grado di correttezza per design durante la scrittura del codice. Puoi avere produttività con funzionalità come l’autocompletamento e puoi ottenere molti gradi di correttezza per design attraverso l’analisi statica del codice. Ad esempio, può rilevare se una variabile che hai introdotto nel tuo script non ha alcun impatto su nessuna decisione di supply chain. Ciò potrebbe significare che hai dimenticato di inserire un fattore economico nel tuo modello, o hai semplicemente scartato del codice inutilizzato.
Kieran Chandler: Quindi, anche se non è un’interfaccia utente 3D come in Minority Report, c’è un futuro per le interfacce utente in questo ambiente di programmazione?
Joannes Vermorel: Sì, infatti. Il futuro delle interfacce utente in Lokad è orientato a rendere più produttivi ed efficienti gli scienziati delle supply chain, che sono preziosi e rari. L’attenzione non è su un’interfaccia utente 3D in cui puoi scorrere le cose e disegnare grafici visivamente, ma su widget intelligenti nell’ambiente di programmazione.
Kieran Chandler: Bene, è sufficiente per concludere. Grazie per aver dedicato del tempo a discutere con noi delle interfacce utente del futuro. È stata sicuramente una conversazione interessante. È davvero interessante confrontare la visione di Hollywood della realtà con ciò che accadrà effettivamente in futuro. Grazie mille per averci seguito nell’episodio di oggi. Come sempre, siamo qui per aiutarti se hai ulteriori domande sulle interfacce utente e torneremo molto presto con un altro episodio. Fino ad allora, a presto.
